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申请/专利权人：中国地质大学(北京)
摘要：本发明涉及一种基于随机森林的深层碳酸盐岩沉积微相分析方法，包括：S1、获取研究区奥陶系多口钻井分别所对应的第一数据，并将每口钻井所对应的第一数据输入预先训练的随机森林模型中，以识别出每口钻井所对应的沉积微相；预先采用原始数据集对随机森林模型进行训练以获取训练的随机森林模型；S2、基于研究区奥陶系每口钻井分别所对应的沉积微相，获取整个研究区的沉积微相特征。由于基于研究区奥陶系每口钻井分别所对应的沉积微相，因此本发明的一种基于随机森林的深层碳酸盐岩沉积微相分析方法，因为碳酸盐岩性识别精度提高，可以准确地确定深层碳酸盐岩的沉积微相。
主权项：1.一种基于随机森林的深层碳酸盐岩沉积微相分析方法，其特征在于，包括：S1、获取研究区奥陶系多口钻井分别所对应的第一数据，并将每口钻井所对应的第一数据输入预先训练的随机森林模型中，以识别出每口钻井所对应的沉积微相；预先采用原始数据集对随机森林模型进行训练以获取训练的随机森林模型；S2、基于研究区奥陶系每口钻井分别所对应的沉积微相，获取整个研究区的沉积微相特征；所述原始数据集包括：预先在成像测井井段微相解释后，所筛选出的不少于10000个位置点分别所对应的数据点；其中，每一数据点均包括该数据点所对应的位置点的常规井测数据和沉积微相；所述预先采用原始数据集对随机森林模型进行训练以获取训练的随机森林模型，具体包括：在所述原始数据集有放回的随机抽取数据点以生成n组训练集和一组测试集；所述测试集包括原始数据集中的30%的数据点；采用n组训练集和一组测试集对预先获取的随机森林模型进行训练以及测试，获取训练后的随机森林模型；所述训练后的随机森林模型经过所述测试集测试的正确率大于85%。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(北京) 一种基于随机森林的深层碳酸盐岩沉积微相分析方法
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